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यह शोध पत्र PHI को प्रस्तुत करता है, जो एक उपयोगकर्ता के अनुकूल और स्वचालित गैलेक्सी-आधारित वर्कफ़्लो है जो मानक रिपोर्ट तैयार करते हुए पुनरुत्पादक प्रोफेज पहचान, होस्ट इंटरेक्शन भविष्यवाणी और कार्यात्मक लक्षण वर्णन को सुव्यवस्थित करता है ताकि वायरल जीनोमिक्स अनुसंधान में विशेषज्ञों और गैर-विशेषज्ञों दोनों के लिए बाधाओं को कम किया जा सके।
यह शोध पत्र BGC-MLM को प्रस्तुत करता है, जो अनलेबल बायोसिंथेटिक जीन क्लस्टर अनुक्रमों पर प्रीट्रेन किया गया एक फाउंडेशन मॉडल है जो प्राकृतिक उत्पादों के गुणों, जैव-सक्रियता और संरचनात्मक समानता के पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे नवीन प्राकृतिक उत्पादों के जीनोम माइनिंग की दक्षता बढ़ती है।
Scop3P का 2026 का अपडेट 152,350 समान रूप से पुन: संसाधित (reprocessed) मानव फास्फोरिलीकरण साइटों को व्यापक संरचनात्मक, बायोफिजिकल, विकासवादी और उत्परिवर्तनीय एनोटेशन के साथ एकीकृत करके इस प्रोटिओमिक्स-सूचित ज्ञानकोश का एक प्रमुख विस्तार प्रस्तुत करता है, ताकि कार्यात्मक और रोग संबंधी संदर्भों में फास्फोरिलीकरण की व्याख्या करने के लिए एक स्केलेबल, प्रोवेनेंस-जागरूक संसाधन प्रदान किया जा सके।
यह अध्ययन एंटीबॉडी और TCR एंटीजन पहचान के मॉडलिंग में अल्फाफोल्ड2 (AlphaFold2), अल्फाफोल्ड3 (AlphaFold3) और उन्नत सैंपलिंग प्रोटोकॉल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि बढ़ी हुई सैंपलिंग और अल्फाफोल्ड3 आम तौर पर सटीकता में सुधार करते हैं, सफलता जटिल प्रकारों के आधार पर काफी भिन्न होती है और पूरक मॉडलों को एकत्रित करके इसे और बढ़ाया जा सकता है।
यह शोध पत्र बहुजीनी गुणों (polygenic traits) को अनुकूलित करने के लिए कई स्रोत जीनोमों से जीनोमिक ब्लॉकों के चयन की NP-पूर्ण समस्या को परिभाषित और विश्लेषित करता है, और एल्गोरिदमों का एक समूह प्रस्तावित करता है—जिसमें एक प्रमाणित ब्रांच-एंड-बाउंड सॉल्वर, एक तेज़ ब्लॉक-कोऑर्डिनेट-डिसेन्ट ह्यूरिस्टिक, और एक सेमीडेफिनेट-प्रोग्रामिंग रिलैक्सेशन शामिल हैं—जो सैद्धांतिक गारंटियों और यीस्ट-स्केल सिमुलेशन पर अनुभवजन्य सत्यापन के साथ इष्टतम या निकट-इष्टतम समाधान प्रदान करते हैं।
GTcomplex एक नवीन, स्थानिक अनुक्रमण (spatial indexing)-संचालित एल्गोरिदम है जो इष्टतम वैश्विक सुपरपोजिशन (optimal global superpositions) से सीधे श्रृंखला असाइनमेंट प्राप्त करके मैक्रोमोलेक्यूलर कॉम्प्लेक्स के सटीक और कुशल समग्र संरेखण (holistic alignment) को सक्षम बनाता है, जो विविध संरचनात्मक डेटासेट में गति और परिशुद्धता दोनों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक कैलिब्रेटेड सक्रिय शिक्षण रणनीति, जिसे पूर्वव्यापी सिमुलेशन के माध्यम से अनुकूलित किया गया है और एक क्लोज्ड-लूप *बोरेलिया बर्गाडोर्फ़ी* (Borrelia burgdorferi) स्क्रीनिंग अभियान में मान्य किया गया है, प्रयोगात्मक हिट दरों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन यौगिकों के लिए एंटीबायोटिक गतिविधि की सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम सामान्यीकरण योग्य मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण को सक्षम बनाती है।
यह शोध पत्र सॉर्टेड k-mers को वर्चुअल सुपर-k-mer सूचियों के रूप में निरूपित करने की एक नवीन विधि प्रस्तुत करता है, जिसे sklib टूल में कार्यान्वित किया गया है, जो KMC जैसे मौजूदा उपकरणों की तुलना में उच्च-थ्रूपुट सेट ऑपरेशन्स और काफी कम मेमोरी उपयोग प्राप्त करता है जबकि प्रतिस्पर्धी क्वेरी प्रदर्शन को बनाए रखता है।
सार्वजनिक डेटासेटों का कड़े सांख्यिकीय नियंत्रणों के साथ पुनर्संयोजन करके 1,828 साइटों का एक उच्च-विश्वास वाला मानव मिथाइलेशन एटलस स्थापित करते हुए, लेखकों ने एक ट्रांसफर-लर्निंग-आधारित डीप लर्निंग मॉडल (AHLF-Methylation) विकसित और मान्य किया है जो मिथाइलेटेड पेप्टाइड्स के पता लगाने और स्थानीयकरण में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
VirProtRAG एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन फ्रेमवर्क है जो हाइब्रिड लिटरेचर रिट्रीवल और एविडेंस-बेस्ड री-रैंकिंग को एकीकृत करके वायरल प्रोटीन फंक्शन एनोटेशन को बढ़ाता है ताकि सत्यापन योग्य, उच्च-गुणवत्ता वाले कार्यात्मक अंतर्दृष्टि उत्पन्न की जा सके और मौजूदा विशेषज्ञ क्यूरेशन का विस्तार किया जा सके।